机械设计与研究 ›› 2017, Vol. 33 ›› Issue (04): 113-116+126.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4342
杨乐;
发布日期:2020-07-26
Published:2020-07-26
摘要： 为有效利用旋转机械振动信号进行故障诊断,提出了基于奇异值差分谱和SDP(Symmetrized Dot Pattern)图像相关分析的故障诊断方法。该方法首先通过奇异值差分谱对振动信号进行降噪处理以消除噪声的干扰;然后利用SDP方法对降噪后信号进行变换,得到不同故障状态下的极坐标雪花图像;最后利用正常状态和故障状态下的SDP图像之间的相关系数来判断故障状态。齿轮典型故障的诊断结果证明,该方法能快速准确地分辨出齿轮不同的故障状态,具有一定的优势。
杨乐;. 基于奇异值差分谱和SDP图像相关分析的故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(04): 113-116+126.
| [1] | 许勇, 蔡云泽, 宋林. 基于数据驱动的核电设备状态评估研究综述[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(3): 267-278. |
| [2] | 刘秀丽, 徐小力. 基于特征金字塔卷积循环神经网络的故障诊断方法[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(2): 182-190. |
| [3] | 马航宇, 周笛, 卫宇杰, 吴伟, 潘尔顺. 变工况下基于自适应深度置信网络的轴承智能故障诊断[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(10): 1368-1377. |
| [4] | 胡晓强，仲训昱，张霄力，彭侠夫，何荧. 基于支持向量机辅助的四轴陀螺两级故障诊断方法[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(11): 1151-1156. |
| [5] | 高家宝;许昕;潘宏侠;付志敏;. 基于信息熵与神经网络的供输弹系统早期故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(02): 181-184+188. |
| [6] | 赵璐;许昕;潘宏侠;付志敏;高家宝;. 基于信息熵与信息融合的供输弹系统故障诊断研究[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(01): 169-172. |
| [7] | 张龙;宋成洋;邹友军;崔路瑶;雷兵;. 基于VMD多特征融合与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 96-104. |
| [8] | 李东;刘广璞;黄晋英;张安安;. 基于EEMD-SVD与SVM的轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 123-127. |
| [9] | 张航;许昕;潘宏侠;梁海英;. 基于ITD与PSO-SVM的供输弹系统故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 197-200. |
| [10] | 陆纪文;. 基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 100-103. |
| [11] | 汪开正;黄亦翔;张旭东;李彦明;. 基于AdaBoost-SOM方法的电机故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(02): 155-159. |
| [12] | 王宜静;谭海燕;. 基于多维度互近似熵的滚动轴承故障诊断方法研究[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 110-112+124. |
| [13] | 梁海英;许昕;潘宏侠;付志敏;. 基于EEMD与模糊核聚类的供输弹系统早期故障识别[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 192-195. |
| [14] | 熊国良;毛志德;张龙;崔路瑶;. 基于总体平均经验模态分解与1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 100-104. |
| [15] | 逯程1，徐廷学1，王虹2. 基于属性粒化聚类与回声状态网络的末制导雷达故障诊断[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(9): 1112-1119. |
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